- p, A) D4 o/ |5 l+ |9 G1 Z3 M* Z0 k' a3 R. a4 Z0 K* p
降低精度,把一系列正态分布离散化为有限几个histogram,每次测试点先第一步进行范围判断,然后归到不同的histogram里面。再反向把histogram变换为对应的大致正态分布,这样可行吗?
如果问题是拟合若干点的光滑曲线 找到最大值,kernel density 就好,matlab里的histfit 也是基于这个算法。fortran里面library浩若烟海,查查肯定能找到。速度绝对够快,不需要POISSON 假设。7 V# G$ n, A3 g L6 j
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试着搜一下,这个fortran code 试试?: https://ideas.repec.org/c/boc/bocode/g00004.html
8 z E' h o$ M; w2 V. q8 V3 [4 a; p有了 μ和 σ想计算峰值就容易了,我的问题是如何从histogram计算log normal的 μ和 σ。看来这也是个办法,把数据log一下,再按normal做。我也想到过这个办法,就是不大确定。明天试试,上班的活儿用下班的时间试,可不划不来嘛。